多边形标注能够能够帮助我们标注一些规则复杂的物体,如动物、人、车、建筑物等,与矩形标注框等方法相比,多边形标注更能精确展示被标注物体的形状、大小以及实时形态,通过大量的多边形标注工作,能够更好的帮助我们提高算法模型的准确性和鲁棒性。传统的多边形标注方法中,标注者需要在物体的边缘上依次单击鼠标或使用绘...
我国西部地区地形复杂、天气多变,许多电网架设在高山流水之间,给电网的巡检维护造成了不小的困难。于是,不同于传统人工巡检的智能化巡检维护开始逐步应用。这种方式采用无人机加智能化机器人,其中无人机承担巡检工作,而智能化机器人进行维护,两者互相配合。无人机搭载智能化吊舱,吊舱内置图像识别传感器,工程师可以通过远程识别、抵近观察等方式,找出问题所在。无人机机动性灵活性十足,能够便捷去到许多人工难以到达的区域,巡检无死角。无人机巡检一次能够抵得上三个人工同时作业,效率成倍提升。SpeedDP能够提升图像标注的效率。上海省时省力图像标注哪里买
识别算法的性能提升依靠大量的图像标注,传统模式下,需要人工对同一识别目标的数据集进行一步一步手动拉框,但是这个过程的痛苦只有做过的人才知道。越多素材的数据集对于算法的提升越有帮助,常规情况下,一个20秒时长30帧的视频就多达两三百张画面需要标注,如果视频时长或者视频的帧速率增加,需要标注的帧画面将会更多。小编曾试过标注一个时长为1分30秒帧速率为60的视频,需要标注的画面竟然多达5000多张,当我标注到500张的时候,整个人都已经麻木,并且出现情绪波动,望着剩下的4500多张待标注画面,看着都头皮发麻,怎么都不想继续了。上海省时省力图像标注哪里买图像标注工具有没有?
新疆地缘辽阔、日照丰富,因此是我国光伏储能发达的区域之一。为了保障光伏基地的正常运作,周期性的巡检必不可少,传统模式下需要人工一步一个脚印走出来,随着现在无人机的广落地应用,这种大面积大范围的巡检也迎来了效率的飞跃。光伏基地每隔一段地方就会有一个铁塔,这些“驻塔式”机巢就是无人机的“巢穴”,无人机从这里起飞,进行巡逻,再回到这里进行充电,循环往复。得益于智慧化的建设,这些巡检无人机有自主巡飞、自动巡检的能力,可完成以机巢为中心5公里范围内的输配电线路和变电设备网格化巡检任务。
成都慧视开发的各款式的AI图像处理板,就是助力低空经济发展的传感器技术设备之一。AI图像处理板具备智能图像检测识别以及跟踪的能力,在低空经济领域,能够让无人机实现智慧化赋能。成都慧视开发的RK3588系列图像处理板Viztra-HE030,具备6.0TOPS算力,是当下国产图像处理板的性能前列的产品,对于一些复杂应用场景下的识别,RK3588是当仁不让。我司可以根据需求,定制CVBS、SDI、LVDS、DVP、CmaeraLink等接口,实现快速适配应用。而RV1126系列图像处理板Viztra-LE026,整体呈小型化设计,尺寸小,整体功耗不大于4W,用在无人机领域,一不会过多占用空间,二不会增加无人机的功耗负担,2.0TOPS的算力,也能满足大多数应用场景的需求。图像标注在目标检测中很重要。
YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一,因为性能强大、消耗算力较少,一直以来都是实时目标检测领域的主要范式。该框架被大量用于各种实际应用,包括自动驾驶、监控和物流等行业的目标识别。自今年2月YOLOv9发布以后,近期,清华又推出了YOLOv10,作为计算机视觉领域的突破性框架,具备实时的端到端目标检测能力,通过提供结合效率和准确性的强大解决方案,延续了YOLO系列的传统。据悉,YOLOv10在各种模型规模上都实现了SOTA性能和效率。例如,YOLOv10-S在COCO上的类似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍,同时参数数量和FLOP大幅减少。与YOLOv9-C相比,在性能相同的情况下,YOLOv10-B的延迟减少了46%,参数减少了25%。SpeedDP标注图像很快速。上海国产化图像标注产品
让AI帮你进行图像标注。上海省时省力图像标注哪里买
成都慧视开发Viztra-HE030图像处理板就十分合适,工业级芯片RK3588的加持下,至高输出6.0TOPS的算力,足以满足工业检测需求。而像背景稍微简单的地面人、车,湖面船舶的检测,如果不是特殊需求,选择性能适中的Viztra-ME025图像处理板就能够满足需求。板卡采用国内智能AI芯片RK3399Pro,基于双Cortex-A72+四Cortex-A53大小核CPU结构;CPU主频1.8GHz;能够输出3.0TOPS的算力,在我司高精尖目标识别算法的赋能下,就能够实现人车船的检测识别。上海省时省力图像标注哪里买
多边形标注能够能够帮助我们标注一些规则复杂的物体,如动物、人、车、建筑物等,与矩形标注框等方法相比,多边形标注更能精确展示被标注物体的形状、大小以及实时形态,通过大量的多边形标注工作,能够更好的帮助我们提高算法模型的准确性和鲁棒性。传统的多边形标注方法中,标注者需要在物体的边缘上依次单击鼠标或使用绘...
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